ALVES, H. M. R.

BOTELHO, T. G.

NAVARES, J. F.

VIEIRA, T. G. C.

Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa

 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MULTITEMPORAIS DA REGIÃO CAFEEIRA DE TRÊS PONTAS, MG TG Botelho;  JF Navares  , TGC Vieira  ‐ Pesquisador EPAMIG/CTSM ‐  tatiana@epamig.ufla.br;   HMR Alves – Pesquisador EMBRAPA/ Cafe  Com o aumento de satélites em órbita da Terra, o volume de dados coletados tornou‐se muito  grande  e  praticamente  impossível  de  ser  tratado  por  métodos  convencionais  de interpretação visual (Moreira, Fund. Sens. Rem. Met. Apli., 2003). Isto foi o grande estímulo para que  pesquisas  relacionadas  à  classificação  automática  de  imagens  fossem  intensificadas.  A utilização de redes neurais artificiais (RNA) com o propósito de classificação pode constituir uma alternativa  vantajosa,  aos  classificadores  baseados  em  conceitos  estatísticos  (Cruz,  Apli.  RNA Class.  Imag.  Multi.,  2003).  Uma  RNA  é  formada  por  um  conjunto  de  elementos  processadores simples  (nós),  uma  rede de  interconexão e uma  regra de aprendizado,  sendo o processamento feito de forma paralela pelos nós da rede. Nesse contexto, o objetivo deste  trabalho é procurar desenvolver um procedimento de classificação  automática  utilizando  RNAs  para  identificação  de  áreas  cafeeiras  em  imagens  de satélite. A área de estudo encontra‐se no município de Três Pontas, MG entre as coordenadas 21º 17’ 10.10’’ a 21º 27’ 57.44’’ de latitude sul e 45º 30’ 4.69’’ a 45º 45’ 3.33’’ de longitude oeste. Para  realização da  classificação  automática  foram utilizadas  imagens multiespectrais  e multitemporais  da  região  de  Três  Pontas,  MG  usando  cenas  TM/Landsat  (bandas  3  e  5),  com datas de passagem de: 16 de agosto de 2007, 24 de abril de 2008 e 17 de julho de 2008, órbita ponto  219/75  nas  quais  foram  feitas:  correção  atmosférica,  restauração  (30m  para  10m)  e registro geométrico. Para tal foi utilizado o SPRING. As  classes  de  saída  foram  definidas  com  base  nas  classes  classificadas  visualmente  e foram  compostas  da  seguinte  forma:  CAFÉ  EM  PRODUÇÃO  –  lavouras  com  idade  superior  a  3 anos; MATA ‐ formações florestais densas e florestas de galeria às margens dos córregos; ÁGUA, ÁREA URBANA  –  área  com  grande  concentração  de  construções  e  OUTROS USOS  –  áreas  com culturas anuais em diversos estágios de desenvolvimento, pastagens e vegetação de brejo. Foram  extraídas  áreas  de  treinamento  e  validação  e  obtida  a  assinatura  espectral  das mesmas  e  as  seguir  foi  definida  uma  arquitetura  para  a  RNA  classificar  as  imagens.  Esse procedimento  foi  executado  utilizando  o módulo  de  classificação  por  RNAs  do  tipo multilayer perceptron,  do  software  IDRISI.  Esta  arquitetura  consta  de:  seis  nos  na  camada  de  entrada  e cinco na camada de saída. Como  existe  um  mapa  classificado  visualmente  da  área  de  estudo,  foi  realizado  um cruzamento deste com o classificado pela RNA, com o objetivo de validar a classificação gerada pela  rede  neural.  Para  realização  deste  cruzamento  foi  utilizado  a  Linguagem  Espacial  para Geoprocessamento Algébrico (LEGAL), do SPRING.  Fluxograma das atividades realizadas  Resultados e Conclusões A RNA  que  apresentou melhor  resultado  foi  uma  rede  com  duas  camadas  escondidas, trinta neurônios na primeira e vinte e cinco na segunda camada, taxa de aprendizado da rede de 0.02  e  fator  de momentum  de  0.53  com  erro médio  quadrático  (EMQ)  de  0.0001  para  10000 iterações.  A  cena  classificada  resultante  da  aplicação  da  RNA  treinada  resultou  numa matriz  de confusão cujo índice kappa foi de 92%.  Em virtude da área de estudo possuir um mapa classificado visualmente e conferido em campo,  foi  realizado o cruzamento dos mapas classificado visualmente e classificado pela RNA. De acordo com o mapa classificado visualmente, a área de café em produção foi de 108,07 km2. De posse deste dado, calculou‐se, por meio de cruzamento no LEGAL, a área de café classificada corretamente  pela  RNA,  a  qual  o  pixel  avaliado  obteve  como  classificação  café  em  ambas  as imagens,  que  resultou  em  uma  área  de  61,06  km2,  que  representa  que  a  RNA  classificou corretamente  56,5%  da  área  referente  à  cultura  do  café,  assim,  a  área  que  a  RNA  deixou  de classificar  como café  foi de 47,01 km2,  representando 43,5%. Analisando a área em que a RNA classificou  como  café  e  é  outra  classe  obteve‐se  50,33  km2,  e,  tomando  como  referência  que  a área total classificada foi de 510,84 km2, e a área de café 108,07 km2, verifica‐se que dos 402,77 km2 representando outros usos do solo a RNA classificou de forma incorreta 12,49% desta área. Os  resultados  obtidos  demonstram que novos  parâmetros  necessitam  ser  adicionados, tais  como  cálculo  de  NDVI,  textura,  para  que  a  rede  neural  produza  resultados  com  melhor precisão.   

Redes neurais artificiais na classificação de imagens multitemporais da região cafeeira de Três Pontas, MG.

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